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泰坦尼克号数据报告-泰坦尼克号数据分析.pdf

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简介:
本PDF报告深入分析了泰坦尼克号乘客的数据,涵盖了生存率、性别、年龄及舱位等级等因素的影响,旨在揭示这一历史悲剧背后的统计规律与社会现象。 泰坦尼克号数据报告 891名乘客中有549人遇难,占61.6%,342人生还,占38.4%。 各等级船舱的乘客人数如下: - 三等船舱:最多,占比为55.1% - 一等船舱:次之,占比为24.2% - 二等船舱:最少,占比为20.7% 男女乘客分布情况: 男乘客有577人,占64.8%;女乘客有314人,占35.2%。 年龄分布方面: 通过直方图可以看出,大多数人的年龄集中在29岁左右。具体描述性统计数据显示平均年龄为29.5岁,最大值为80岁,最小值不到一岁(使用int()取整后显示为零)。 兄弟姐妹及配偶在船上的乘客情况如下: - 没有兄弟姐妹或配偶的乘客较多,占68.2%。 父母和孩子也在船上分布的情况: 通过柱状图可以看出不同数量的家庭成员随行比例。

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    本PDF报告深入分析了泰坦尼克号乘客的数据,涵盖了生存率、性别、年龄及舱位等级等因素的影响,旨在揭示这一历史悲剧背后的统计规律与社会现象。 泰坦尼克号数据报告 891名乘客中有549人遇难,占61.6%,342人生还,占38.4%。 各等级船舱的乘客人数如下: - 三等船舱:最多,占比为55.1% - 一等船舱:次之,占比为24.2% - 二等船舱:最少,占比为20.7% 男女乘客分布情况: 男乘客有577人,占64.8%;女乘客有314人,占35.2%。 年龄分布方面: 通过直方图可以看出,大多数人的年龄集中在29岁左右。具体描述性统计数据显示平均年龄为29.5岁,最大值为80岁,最小值不到一岁(使用int()取整后显示为零)。 兄弟姐妹及配偶在船上的乘客情况如下: - 没有兄弟姐妹或配偶的乘客较多,占68.2%。 父母和孩子也在船上分布的情况: 通过柱状图可以看出不同数量的家庭成员随行比例。
  • Python
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    本项目运用Python进行泰坦尼克号乘客数据的深度分析,探索影响生存率的关键因素,并构建预测模型。 泰坦尼克号数据分析使用Python进行,包括数据集和源代码,强烈推荐。
  • ...
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    本项目基于著名的“泰坦尼克号”数据集进行深入探索和分析,旨在揭示乘客生存率背后的统计规律与社会因素。 泰坦尼克号数据集加上源代码及详细注释。
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    《泰坦尼克号的数据分析》探索了历史上这一悲剧性事件中的乘客数据,通过统计方法揭示社会经济因素对生存率的影响。 在处理泰坦尼克号数据的任务过程中,我体验到了学习React框架的乐趣,并且进一步了解了船上的乘客资料。能够将历史记录以新颖而有意义的方式展示给大众,这确实令人感到兴奋。 完成任务的过程可以按时间顺序分为几个步骤:首先,我对每个属性进行了研究并确定了表的标题。这些字段包括唯一标识符(WHO id)、姓氏、性别、出发地、船舱等级、票价以及最终事件——是否幸存下来等信息。通过这种方式,我能够构建出一个讲述故事的数据表格。 在后端结构的设计上,我把获取数据的过程简化为两个主要步骤:一是取得资料;二是处理这些资料。这两个过程被整合到main()函数中,并且该函数还与一些辅助函数协同工作以完成任务。最终的输出结果是一系列地图形式的数据集,这样可以保持键值顺序的一致性以便更好地讲故事。 在编写代码时,我力求每一行都易于阅读,在添加注释前会先将布尔变量等设置好。例如,在if语句或其他需要的地方使用这些预设好的值来简化逻辑处理过程。
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    《泰坦尼克号数据集分析》探索了历史上著名海难中的乘客生存情况,通过数据分析揭示社会经济因素对生存率的影响。 泰坦尼克号数据集是数据分析领域的一个经典案例。1912年4月15日,在她的第一次航行中,泰坦尼克号与冰山相撞沉没,导致船上的2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场灾难震惊了全世界,并促使船舶安全规定得以完善。 造成此次悲剧的一个原因是船上救生艇的数量不足。尽管在事故中的幸存者有一定运气成分,但某些人群比其他群体更有可能存活下来。那么有哪些因素影响着最终乘客的生存几率呢? 泰坦尼克号数据集中包含11个特征: - Pclass:表示乘客所持有的票类(分为Lower、Middle和Upper三个等级) - Survived:0代表遇难,1代表幸存 - Name:乘客姓名 - Sex:乘客性别 - Age:乘客年龄(存在缺失值) - SibSp:同行的兄弟姐妹或配偶数量(整数值) - Parch:同行父母或子女的数量(整数值) - Ticket:票号(字符串格式) - Fare:票价金额(浮点数,范围从0到500不等) - Cabin:乘客所在的船舱位置(存在缺失值) - Embarked:登船港口(S、C和Q三个选项)
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    泰坦尼克号数据集包含了乘客信息,如姓名、年龄、性别及登船地点等,用于分析生存率与各种因素之间的关系。 泰坦尼克数据集包含train.csv、test.csv和gendermodel.csv三个文件。
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    泰坦尼克号的数据集包含乘客信息,用于分析生存率与性别、年龄、船舱等级等因素的关系,是数据科学入门的经典案例。 Kaggle平台上的泰坦尼克号数据集包含源代码及详细注释。
  • 集.zip
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    泰坦尼克号数据集.zip包含的是关于泰坦尼克号乘客信息的数据集合,包括乘客ID、姓名、票号、登船港口等详细信息。此数据集常用于机器学习中的分类算法练习和生存分析研究。 关于Kaggle的Titanic数据集,在这里提供了一个打包好的版本。这样就避免了直接从Kaggle下载可能遇到的一些麻烦。
  • 集(Titanic)
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    《泰坦尼克号数据集》包含了泰坦尼克号乘客的信息,包括年龄、性别、舱位等级等,用于分析生还率及机器学习模型训练。 泰坦尼克号数据集是机器学习中的一个基本数据集。训练集用于构建机器学习模型,在这个过程中我们为每位乘客提供结果。您的模型将基于“特征”,例如乘客的性别和阶级来建立。也可以通过特征工程创建新的特征以提高预测效果。测试集则用来评估模型在未知数据上的表现情况。